我们的工作“面向边缘联邦学习的混合区块链资源交易系统” 发表在IEEE物联网期刊

人因 区块链 联网系统 论文

边缘计算是未来5G网络中的一个新兴计算范式,目的在于提高对实时性应用的服务质量,如自动驾驶等应用场景。与远程的云服务器不同,边缘节点充当终端设备和云服务器之间的中间体,方便在接近数据源的地方进行计算,从而减少数据传输过程中的延迟。但是,当前的边缘计算平台是由专门的企业部署且专门为定制应用程序设计的,而不是为各种应用程序和不同用户组提供的公共服务。例如,为发电厂部署的边缘节点不会处理手机游戏玩家的视频处理请求,即使它已经长时间处于空闲状态。不同应用程序之间的隔离大大降低了边缘资源的利用效率,但仍然需要进行持续的维护工作。在联邦学习中,处于空闲状态的边缘节点可以通过将计算资源和数据资源分享给其他用户使用来赚取服务费从而最大化边缘节点的利用率。同时,为了在经济上鼓励不同的边缘节点参与,需要一个透明且去中心化的交易平台,在不同边缘计算服务提供商之间建立一个公平的市场。

本工作针对上述问题提出了一个的基于混合区块链的边缘计算资源交易系统并结合了公链和联盟链的优点。公链在用户群体中具有更高的可信度且公链上的数字货币受到广泛的认可。但是,公链的性能问题导致交易需要极大的时间成本。因此,我们采用了支付通道(Payment Channel)技术在用户和边缘节点之间实现了可信的、快速、低成本和高频率的交易。联盟链在效率和可伸缩性方面都要优于公链。为了让用户和边缘计算服务提供商低成本、高频率、低延迟地操作智能合约,我们将采用联盟链为用户和边缘节点之间的交易提供去中心化的平台。此外,我们在联盟链上部署了可自主执行的去中心化的基于反向拍卖的智能合约。作为服务的使用者,用户通过调用反向拍卖的智能合约来筛选符合条件的边缘节点并确定在拍卖中获胜节点的货币补偿。然后,用户通过支付通道向边缘节点支付费用。同时,任务的分配结果将记录在联盟链上,为交易双方提供一个可追溯、可审计、公开透明的交易环境。